IA na empresa: só 8% escalam, o resto ainda testa

Testar inteligência artificial ficou barato e rápido. Abrir um assistente, colar um texto e pedir um resumo leva minutos. Por isso quase toda empresa já "usa IA" de algum jeito.

O que continua raro é a IA mudar o resultado do negócio. Uma coluna publicada na Startupi em 7 de outubro, assinada por Rafael Scaccabarozzi, vice-presidente de vendas da Oracle América Latina, junta os números dessa distância. Eles falam de empresas grandes, mas o diagnóstico cabe em qualquer tamanho de negócio.

Só 8% escalam de verdade

Um levantamento da Accenture com 2 mil empresas, citado na coluna, mostra que apenas 8% viraram líderes na escala de IA, ou seja, colocaram a tecnologia no centro da estratégia do negócio. As outras 92% seguem testando.

O mesmo levantamento traz um segundo número: só 15% das empresas construíram o básico necessário para escalar a IA. A maioria ainda nem tem a base pronta.

A coluna cita também o tamanho da diferença no resultado: entre as empresas com receita acima de US$ 10 bilhões, as que escalaram IA cresceram em média 7% mais rápido do que as que ainda testam.

Usar não é o mesmo que ter retorno

A coluna traz ainda números da Deloitte sobre o tipo de uso:

• 37% das organizações usam IA de forma superficial, aplicada em cima de processos que não mudaram;
• 34% dizem estar reinventando o funcionamento do negócio;
• apenas 20% já enxergam retorno financeiro.

O primeiro número explica o último. Quando a IA só acelera uma tarefa que continua igual, ela economiza alguns minutos. Economia de tempo é boa, mas não vira receita sozinha.

Os quatro fatores, e o modelo não é um deles

O argumento central da coluna é que o acesso à tecnologia deixou de ser o problema. Testar um assistente ou conectar uma ferramenta leva dias ou semanas. O que separa quem escala de quem só testa são quatro fatores, e a escolha do modelo de IA não está na lista.

Dados. A IA não conhece os conceitos internos da empresa. Ela não sabe o que é "cliente prioritário" ou "margem aceitável" no seu negócio. Quando a informação está espalhada em sistemas que não conversam, a resposta sai instável, a decisão vem sem contexto e alguém precisa revisar tudo.

Processos. Muitas empresas apenas colocam a IA em cima do processo que já existia. Economiza tempo, mas não gera receita. O ganho aparece quando o processo é redesenhado.

Pessoas. Treinar a equipe leva tempo. Redesenhar a rotina em torno de decisões apoiadas por IA leva mais. É preciso definir o que será automatizado, o que exige revisão de uma pessoa e quem responde quando o modelo erra.

Governança. É o fator que o autor considera mais relevante. Um agente autônomo que aprova pedido ou ajusta preço precisa deixar rastro: dá para reconstruir por que ele decidiu aquilo, e existe um limite claro do que ele pode fazer. Segundo a coluna, só uma em cada cinco empresas tem maturidade para operar um agente autônomo.

O tema da governança já apareceu aqui em IA na pequena empresa: quem responde pelo uso?, com um kit mínimo de regras que cabe em uma página.

Na pequena empresa, os mesmos quatro fatores

Empresa pequena não tem área de dados nem orçamento para projeto de IA. Mas tropeça nos mesmos quatro pontos, em escala menor.

Um exemplo. O dono de uma loja pergunta a um assistente de IA: "quais clientes eu deveria chamar de volta este mês?". A pergunta é boa. A resposta depende de três coisas que a IA não tem como adivinhar:

• onde está o cadastro dos clientes. Se uma parte está no caderno, outra numa planilha e outra na conversa do WhatsApp, não existe lista para analisar;
• o que foi vendido para cada um, e quando. Sem histórico de venda ligado ao cliente, não dá para saber quem sumiu;
• o que a loja considera "cliente que vale chamar". Quem comprou uma vez há dois anos? Quem comprava todo mês e parou?

Nenhum desses três problemas é de inteligência artificial. São problemas de organização da informação, e existiam antes dela. A IA só deixa a falta mais visível.

O mesmo vale para os outros fatores. Pedir à IA um texto de cobrança e continuar cobrando do mesmo jeito, quando alguém lembra, é o uso superficial dos 37%. O ganho vem quando a cobrança passa a ter dia, lista e responsável.

Mude a pergunta

A coluna termina com uma troca de pergunta. Em vez de "qual modelo é o recomendado?", a questão que funciona é: "como fazer isso funcionar na minha operação, com os dados que tenho hoje?". É mais difícil de responder, e mais certeira. A conclusão do autor é que a capacidade de escalar IA não se compra pronta: é construída dentro da empresa, aos poucos.

Por onde começar

Um roteiro para a pequena empresa (sugestão nossa, a partir dos quatro fatores):

1. Escolha um processo, não uma ferramenta. Cobrança, reposição de estoque, retorno de cliente. Um só.
2. Junte o dado desse processo num lugar só. Se o cadastro e a venda estão em lugares diferentes, esse é o primeiro trabalho.
3. Mude o processo, não só a velocidade dele. Defina dia, lista e passo a passo. A IA entra no passo em que ajuda.
4. Defina quem revisa. O que a IA escreve ou sugere passa por uma pessoa antes de chegar ao cliente.
5. Meça uma coisa. Clientes que voltaram, boletos pagos em dia, itens em falta. Se o número não mexe em dois ou três meses, o problema está em um dos quatro fatores, não na ferramenta.

Antes de qualquer IA, vale decidir quais números a empresa olha. Esse é o assunto de excesso de dados na pequena empresa: o que olhar primeiro.

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Fonte: Startupi, "8% das empresas escalam IA de verdade, o restante está testando", coluna de Rafael Scaccabarozzi, 07/10/2026, com dados da Accenture e da Deloitte.